Skemman (Island)
Not a member yet
50783 research outputs found
Sort by
Þróun viðskipta- og tekjulíkana í tónlistariðnaðinum: Frá hljómplötum til streymis
No full textTónlistariðnaðurinn hefur tekið miklum breytingum á síðustu áratugum, einkum vegna stafrænnar þróunar sem hefur umbreytt því hvernig tónlist er framleidd, dreift og neytt. Markmið þessarar ritgerðar er að greina hvernig viðskipta- og tekjulíkön í tónlistarheiminum hafa þróast frá hefðbundnum líkönum stórra hljómplötufyrirtækja yfir í ný líkön sjálfstæðra listamanna. Byggt er á fræðilegum líkönum, þar á meðal Business Model Canvas, kenningum um virði, þjónustuvæðingu og stafrænum vistkerfum. Gerð er grein fyrir breytingum á tekjustreymum, frá vörusölu og miðasölu yfir í áskriftir, og sýnt hvernig þessar breytingar hafa minnkað inngönguhindranir en jafnframt aukið ábyrgð listamanna á eigin rekstri. Tilvikagreining á sjálfstæðum listamanni styður niðurstöðurnar og sýnir hvernig ný tækni, samfélagsmiðlar og fjölbreytt dreifileiðakerfi gera listamönnum kleift að móta sjálfbær viðskipta- og tekjulíkön. Helstu niðurstöður benda til þess að stafræna umbreytingin hafi bæði aukið sjálfstæði listamanna og gert rekstrarumhverfið auðveldara, þar sem samspil vettvanga, reiknirita og tengsl við hlustendur hefur orðið miðlægt í virðissköpun og tekjuöflun. Ritgerðin varpar þannig ljósi á þróun tónlistarrekstrar í breyttu stafrænu umhverfi og þau tækifæri og áskoranir sem listamenn í nútímanum standa frammi fyrir
Frequency and Severity Prediction of Emergency Incidents from Socio-Demographic Data
No full textEffective resource allocation and operational planning are significant challenges for emergency medical services (EMS) and fire and rescue services (FRS) operating in a dynamic and ever-changing environment. This thesis investigates the potential of socio-demographic, economic and ekistics data to predict the annual incident frequency and severity of emergency incidents in the Greater Reykjavík area.
Using a 20-year dataset of EMS and FRS incidents and corresponding societal data, machine learning models were developed using the XGBoost algorithm. These models aimed to forecast incident rates by severity and type using societal data, as well as identifying the most influential societal factors driving emergency demand. The models were subject to large numbers of dataset transformations as well as rigorous hyperparameter tuning.
The results demonstrate that the incident frequencies for EMS incidents can be predicted with notable accuracy, with FRS incident predictions fair but lacking interpretability. In the case of the EMS model, the results further showed clear patterns of societal factors being correlated with incident frequency, and furthermore those factors’ links to incident rate could be easily interpreted. In the case of the FRS model, despite its accuracy the model did not discern clear links between societal data and feature importance.
The results demonstrate the potential of machine learning models to support data-driven decision-making in emergency services, particularly for EMS operations. They also suggest possibilities for further research, including more granular data collection and the incorporation to enhance the interpretability of predictive models for FRS planning
Reliability of smartwatches in the management and follow-up of patients with Atrial fibrillation on the waiting list for ablation
No full textAtrial fibrillation (AF) is a common cardiac arrhythmia associated with a higher risk of stroke and hospitalization. Due to the long waiting list for ablation procedures at Lanspítali, the only tertiary hospital in Iceland performing such interventions, there is a growing interest in using digital tools to support patient monitoring and prioritization. This study aimed to explore the feasibility and user experience of using the Apple Watch as a digital support tool for patients with AF awaiting ablation and to evaluate whether smartwatch data could inform clinical
prioritization. A feasibility study using a mixed-method approach was conducted. Patients on the ablation waiting list were invited to use an Apple Watch with ECG functionality. Quantitative data from smartwatch recordings were complemented with qualitative feedback from participants about usability and engagement. Semi-structured interviews were conducted with 11 participants, and ECG measurements from 7 of them over the 12-week study period. Results showed that Smartwatch ECG recordings were technically feasible, and the device was generally well-received by participants. Healthcare professionals noted that patient-generated ECG data could support more informed prioritization during long waiting periods. In conclusion, the findings suggest that a wearable ECG device may provide meaningful support for patients awaiting ablation and could serve as a practical addition to existing AF follow-up pathways within the Icelandic healthcare system
Keywords. Atrial Fibrillation, smartwatch, digital health, wearable devices, feasibility study, patient monitoring, clinical prioritization
Rannsókn á áhrifum rammaáhrifa og félagslegra viðmiða á skoðanir almennings
No full textRannsóknir á sviði atferlishagfræði hafa sýnt fram á að bæði rammaáhrif og félagsleg viðmið geta haft áhrif á skoðanir og hegðun einstaklinga. Markmið þessarar rannsóknar var að kanna hvort mismunandi römmun á upplýsingum um félagsleg viðmið hefði áhrif á viðhorf almennings til kjarabaráttu og verkfalla kennara í lok árs 2024 og byrjun árs 2025. Tilraunarannsókn var framkvæmd þar sem 218 þátttakendum var slembiraðað í þrjá hópa; stuðningshóp sem hlaut íhlutun sem lagði áherslu á hversu margir studdu við kjarabaráttu og verkföll kennara, andstöðuhóp sem hlaut íhlutun sem lagði áherslu á hversu margir studdu lítið eða ekkert við kjarabaráttu og verkföll kennara og svo viðmiðunarhóp sem hlaut enga íhlutun. Þátttakendur svöruðu svo spurningum í kjölfarið um viðhorf til kjarabaráttu, verkfalla og launakrafna kennara.
Niðurstöður sýndu engin marktæk heildaráhrif íhlutunanna. Hins vegar voru öll átta íhlutunaráhrifin jákvæð sem bendir til kerfisbundinnar stefnu frekar en tilviljunar. Sérstaklega athyglisvert var að andstöðuíhlutunin, sem átti að draga úr stuðningi, sýndi jákvæða stefnu í átt að auknum stuðningi eða svokölluð andhverfuáhrif. Undirhópagreining leiddi í ljós marktæk meðferðaráhrif hjá hægri sinnuðum, körlum, yngra fólki og þeim sem höfðu engin persónuleg tengsl við kennara.
Rannsóknin þjáðist af litlum tölfræðilegum krafti vegna úrtaksstærðar. Þrátt fyrir þessar takmarkanir benda niðurstöðurnar til þess að römmun félagslegra viðmiða kunni að hafa áhrif á viðhorf til vinnumarkaðsmála, sérstaklega hjá þeim sem ekki hafa sterkar fyrir fram mótaðar skoðanir. Niðurstöðurnar undirstrika einnig mikilvægi þess að íhuga vel hvernig upplýsingar um félagsleg viðmið eru settar fram þar sem áhersla á rangan hlut getur valdið óvænlegri útkomu
Cross-Cultural Communication Barriers in Multinational Team Projects
No full textCross-cultural communication barriers in multinational project teams represent a critical challenge in an increasingly globalized business environment. This qualitative research explores the experiences of professionals navigating cultural diversity in multinational project teams, seeking to understand how cultural differences shape communication forms, influence project outcomes, and can be effectively managed to enhance collaboration. Adopting an interpretivist philosophical approach and employing a case study design, this research engaged with diverse professionals working in multinational project teams across different sectors. Through in-depth semi-structured interviews, participants from various countries shared their experiences, perspectives, and insights on cross-cultural communication dynamics. Thematic analysis following Braun and Clarke’s (2006) framework was employed to identify and interpret patterns within participants’ narratives.
The results show the diverse ways cultural differences manifest in multinational project team communication. Participants described profound distinctions between direct and indirect communication styles, with Western team members valuing explicit clarity while Asian and African colleagues emphasized diplomatic subtlety and relationship preservation. Language barriers emerged as sources of cognitive burden and power imbalances, with non-native speakers struggling to participate equally. Temporal orientation differences created persistent friction, as cultures viewing time as linear clashed with those prioritizing relationships over schedules. Decision-making approaches varied dramatically, reflecting underlying cultural values. Participants reflected on how cultural misunderstandings cascaded into significant project consequences, describing extended timelines, escalated costs, compromised quality, eroded trust, and damaged reputation. However, participants also shared stories of successful cross-cultural collaboration, revealing that cultural diversity could become a strategic asset when effectively managed through cultural intelligence, adaptive communication, explicit team protocols, and organizational commitment to cultural competence.
This research contributes to the contextual understanding of cross-cultural communication dynamics in multinational project teams, grounded in different practitioners’ lived experiences. The results offer actionable insights for transforming cultural diversity from a challenge into a competitive advantage
Multi-agent reinforcement learning for order dispatching and sequencing in on-demand food delivery platforms
No full textOnline on-demand food delivery platforms have substantially transformed the way millions of people live worldwide, providing convenience to users while creating significant economic value and employment opportunities. These platforms stand out for their scale and operational complexity. Despite the abundance of historical and real-time data available, optimizing such systems remains a challenging problem that involves dynamic resource allocation, stochastic demand, and the coordination of large fleets of drivers to fulfill delivery tasks.
This thesis tackles the order dispatching and delivery sequencing problem using reinforcement learning (RL) within a simulated environment calibrated with real-world data. The delivery process is formulated as a sequential decision-making problem, in which RL agents learn to improve service quality by minimizing average delivery time and delivery-time variance. We begin with a single-agent setting and subsequently extend it to a multi-agent scenario, where multiple drivers operate concurrently under partial observability. A reward function is designed to guide agent learning. To enable coordination and stable policy updates, a Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE) architecture with policy sharing is employed for the multi-agent setting, allowing agents to learn joint value functions during training while acting independently during execution. In addition, a communication channel between agents is introduced to facilitate coordination.
Experimental results show that the RL agents learn effective and cooperative delivery strategies, outperforming baselines in both single- and multi-agent scenarios. These findings demonstrate the potential of RL-based approaches to enhance decision-making in real-time logistics systems.Aha.is
Ranní
MambaKit: Next-Generation Drum Synthesis with AI
No full textWe present MambaKit, a hybrid neural-deterministic one-shot drum synthesizer that preserves human creative control while achieving high-quality sample generation through cognitive scaffolding, addressing the tension between AI creative capability and human controllability in percussive sound design. Current drum synthesis forces a false choice: accept black-box generation with limited control, or use traditional synthesis requiring years of specialized knowledge. Our system resolves this through structured priors, sine anchors derived from root notes, pitch envelopes, and ADSR parameters automatically extracted during training and exposed as interpretable controls during inference. A structured diffusion framework combines these harmonic anchors with learned noise injection, while the frequency-aware MAMBA2 architecture achieves up to 256x memory efficiency by matching temporal processing windows to signal characteristics, enabling 44.1kHz raw audio synthesis on a single A100 GPU with production-quality output emerging from the first training batch (size of 2), though with occasional instabilities that diminish with minimal additional training. The system preserves human creative agency through interpretable musical parameters while AI handles acoustic complexity. Complete drum arrangements created exclusively using MambaKit samples demonstrate real-world utility. Results suggest sustainable AI creativity emerges from structured human-AI partnerships rather than pure computational scaling.Við kynnum MambaKit, blandaðan tauga–kóða einsskots trommusmíðara sem varðveitir skapandi stjórn mannsins á sama tíma og hann nær hágæða hljóðspuna með hugrænum stoðgrindum, og mætir þannig spennunni milli skapandi getu gervigreindar og stjórnhæfni mannsins í hljóðhönnun. Núverandi trommusmíði þvingar fram falskt val: annaðhvort að samþykkja svarthólfsmodel með takmarkaðri stjórn, eða að nota hefðbundna smíði sem krefst margra ára sérhæfði þekkingar. Kerfið okkar leysir þetta með skipulögðum forsendum, sínusfestingum skapað af grunntónum, tónhæðarumslögum og ADSR-breytum sem eru sjálfvirkt dregnar út við þjálfun og birtar sem túlkanleg stjórntæki við afleiðslu. Skipulagt dreifnilíkan sameinar þessar hljómrænu festingar við lærða suðinnspýtingu, á meðan tíðnimeðvitaði MAMBA2-arkitektúrinn nær allt að 256x betri minni-nýtingu með því að samræma tímavinnsluglugga við eðli merkisins, sem gerir mögulega hráa hljóðsmíði í 44,1kHz á einni A100 GPU, þar sem framleiðslugæði koma fram strax í fyrstu þjálfunarlotu (lotustærð 2), þó með stöku óstöðugleika sem dvína með lágmarks viðbótarþjálfun. Kerfið varðveitir skapandi sjálfræði mannsins með túlkanlegum tónlistarlegum breytum á meðan gervigreindin sér um hljóðræna flækjustigið. Heildstæðir trommutakar, unnir eingöngu með MambaKit-sýnum, sýnir hagnýtt notagildi. Niðurstöður benda til þess að sjálfbær skapandi gervigreind spretti fremur af skipulögðu samstarfi manns og vélar en af hreinni gervigreind
Rafrænar kosningar og kosningaþátttaka
No full textÁ undanförnum árum hefur kosningaþátttaka á Íslandi farið minnkandi eins og víðast í heiminum, ekki síst meðal yngri kjósenda. Fyrirkomulag kosninga er eitt af því sem getur haft áhrif á kosningaþátttöku. Ég hafði áhuga á að skoða hvort það gæti mögulega leitt til aukinnar kosningaþátttöku í Alþingiskosningum að teknar væru upp rafrænar kosningar þar sem kjósendur gætu greitt atkvæði með öruggum rafrænum hætti með tölvu, síma eða öðru snjalltæki. Einnig hvort tengsl væru milli mögulegrar aukningar og aldurs, menntunar og tekna. Samkvæmt þeim fræðilega grunni sem þessi ritgerð byggir á er ástæða til að ætla að kosningaþátttaka aukist í takt við hærri aldur, meiri menntun og auknar tekjur kjósenda. Settar eru fram fimm rannsóknarspurningar og til að svara þeim var framkvæmd spurningakönnun og byggir öll framkvæmd hennar, úrvinnsla gagna og túlkun niðurstaðna á megindlegum rannsóknaraðferðum. Þekkingarfyrirtækið Prósent sá um framkvæmd könnunarinnar sem fór fram í febrúar og mars 2025. Úrtakið samanstóð af 2.100 einstaklingum 18 ára og eldri og var svarhlutfallið 50%. Niðurstöður rannsóknarinnar benda ekki til þess að tilkoma rafrænna kosninga muni auka kosningaþátttöku ef miðað er við þátttökuna í Alþingiskosningunum 2024. Hlutfall þeirra sem sögðust telja það mjög eða frekar líklegt að þeir myndu kjósa í Alþingiskosningum ef kosið yrði í dag, óháð því hvort það væri með rafrænum hætti eða hinum hefðbundna, var 80%, sem er sama hlutfall kjósenda sem raunverulega kusu í kosningunum 2024. Tilkoma rafrænna kosninga mun því ekki auka kosningaþátttöku í Alþingiskosningum. Rúmlega helmingur svarenda, eða 57%, taldi hins vegar frekar eða mjög líklegt að þau myndu frekar kjósa með öruggum rafrænum hætti en hinum hefðbundna ef það yrði í boði. Ekki fengust tölfræðilega marktækar niðurstöður um það hvort munur væri á milli aldurs-, menntunar- eða tekjuhópa og þess að vilja frekar greiða atkvæði með öruggum rafrænum hætti.In recent years, voter turnout in Iceland has been declining, as it has in most of the world, not least among younger voters. The electoral system is one of the factors that can affect voter turnout. I was interested in exploring whether the introduction of electronic voting, where voters could cast their ballots securely online using a computer, phone, or other smart device, could potentially lead to increased participation in parliamentary elections in Iceland. I also wanted to see if there was a correlation between a potential increase and age, education, and income. According to the theoretical basis on which this thesis is built, there is reason to believe that voter turnout increases with the age, education, and income of voters. Five research questions are presented, and to answer them, a survey was conducted. Its entire execution, data processing, and interpretation of the results are based on quantitative research methods. The knowledge company Prósent managed the survey, which took place in February and March 2025. The sample consisted of 2,100 individuals aged 18 and older, and the response rate was 50%. The results of the study do not indicate that the introduction of electronic voting will increase voter turnout compared to the turnout in the 2024 parliamentary elections. The proportion of those who said they considered it very or rather likely that they would vote in parliamentary elections if they were held today, regardless of whether it was electronic or traditional, was 80%, which is the same proportion of voters who actually voted in the 2024 elections. Therefore, the introduction of electronic voting will not increase turnout in parliamentary elections in Iceland. However, just over half of the respondents, or 57%, considered it rather or very likely that they would prefer to vote securely online rather than by traditional means if it were available. No statistically significant results were obtained regarding whether there was a difference between age, education, or income groups and the preference for voting securely online
Lifa, Læra, Þrífast: Stafrænt úrræði - Heildræn vellíðunarþjálfun
No full textMarkmið þessa lokaverkefnis er að rökstyðja hönnun stafrænnar vellíðunar- og tómstundaúrræðis: Lifa, Læra, Þrífast (LLÞ). Það byggir á reglubundnum öræfingum í öndun, hugleiðslu, mildri hreyfingu, sjónsköpun og hljóðrænni slökun. LLÞ er sett fram á vefsvæði og veitir notendum aðgang að myndböndum sem notast við náttúruumhverfi og slakandi hljóðheima, með áherslu á að móta venjur með því að veita sveigjanleika, sjálfræði og notendavænt umhverfi.
Í þessu lokaverkefni er LLÞ sett í fræðilegt samhengi við tómstundafræði, rannsóknir á hugar-líkams íhlutunum (e. mind-body interventions), stafrænum inngripum og heilsueflandi tómstundaiðkun. Fjallað er um hvernig slík nálgun getur stutt við streitustjórnun, aukið athyglisspönn, bætt tilfinningastjórnun og aukið seiglu, án þess að um sé að ræða klíníska meðferð. Þá er gerð grein fyrir uppbyggingu afurðarinnar, gæðaviðmiðum, notendamiðaðri þróun og viðskiptaáætlun sem fylgir verkefninu í fylgiskjölum. Að lokum er lögð fram framtíðarsýn LLÞ sem getur nýst í fjölbreyttu samhengi, meðal annars í skóla-, frístunda- og vinnuumhverfi, með möguleikum á frekari rannsóknum og áframhaldandi þróun.The aim of this bachelor’s thesis is to provide a scholarly rationale for the design of a digital wellbeing and leisure-based intervention, Live, Learn, Thrive (LLT). The intervention is grounded in consistent micro-practices including breathing exercises, meditation, gentle physical movement, guided imagery, and sound-based environments. LLT is presented as a web-based platform that provides users with access to video-based practices incorporating natural environments and calming soundscapes, with an emphasis on habit formation through flexibility, autonomy, and a user-friendly design.
Within this thesis, LLT is situated within a theoretical framework drawing on leisure studies, research on mind–body interventions, digital transformation, and health-promoting leisure practices. The discussion explores how such an approach may support stress regulation, enhance attentional capacity, improve emotional regulation, and strengthen resilience, without constituting as clinical treatment. The thesis further outlines the structure of the intervention, its quality criteria, user-centered development process, and an accompanying business plan included as supplementary material. Finally, a future-oriented perspective is presented, highlighting the potential applicability of LLT across diverse contexts, including educational, leisure, and workplace settings, as well as opportunities for further research and continued development
Skekkjur í RTK-drónamælingum
No full textNotkun dróna við landmælingar hefur aukist verulega á síðustu árum og eru slík gögn í dag mikilvægur grunnur fyrir hönnun og ákvarðanatöku. Þrátt fyrir miklar framfarir í búnaði og hugbúnaði, sérstaklega með tilkomu RTK, geta ýmsar skekkjur myndast í drónamælingum sem mikilvægt er að greina og skilja. Markmið þessarar rannsóknar var að kanna nákvæmni RTK-drónamælinga við íslenskar aðstæður, meta áhrif notkunar kontrólpunkta (GCP) og bera saman niðurstöður úrvinnslu í tveimur algengum myndvinnsluforritum, Pix4Dmapper og Agisoft Metashape.
Rannsóknin byggði á loftmyndun rannsóknarsvæðis í Garðabæ með tveimur drónum, DJI Matrice 300 RTK og DJI Mavic 3E. Mælingar voru framkvæmdar bæði með og án GCP og gögnin unnin með mismunandi úrvinnsluaðferðum. Nákvæmni var metin með samanburði við sjálfstæða tékkpunkta sem mældir voru með GNSS-mælitækjum í hnitakerfinu ISN93.
Niðurstöður sýna að RTK-leiðrétting ein og sér getur skilað ágætri staðsetningarnákvæmni í plani, en hæðarskekkjur geta orðið verulegar ef ekki er rétt tekið tillit til landshæðarkerfis. Notkun GCP reyndist lykilatriði til að ná fram marktækt betri nákvæmni, sérstaklega í hæð. Jafnframt kom í ljós að niðurstöður geta verið talsvert háðar vali á hugbúnaði og stillingum í úrvinnslu, sem undirstrikar mikilvægi staðlaðra vinnubragða. Rannsóknin sýnir að með réttum aðferðum geta drónamælingar með RTK verið áreiðanlegt verkfæri í landmælingum, en jafnframt að mannleg mistök og rangar forsendur í úrvinnslu geta haft veruleg áhrif á lokaniðurstöður